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A Combination Framework of Analytic/Holistic Methods Based on Bayes' Decision Rule for Handwritten Word Recognition

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Other Title
  • 手書き単語認識における解析的手法と全体的手法のベイズ決定則に基づいた統合フレームワーク
  • テガキキ タンゴ ニンシキ ニ オケル カイセキテキ シュホウ ト ゼンタイテキ シュホウ ノ ベイズ ケツ テイソク ニ モトズイタ トウゴウ フレームワーク

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Abstract

本論文では,手書き単語認識の解析的手法と全体的手法をベイズ決定則に基づき統合するフレームワークを提案する.Kittlerらによるproduct rule導出時の式展開を出発点とし,筆者らの先行研究である正規化事後確率比の導出に用いた近似テクニックを応用することで統合後の事後確率の近似計算式を導く.更に,文字分割失敗による近似誤差と特徴間の相関による近似誤差を補正する方法を示す.提案法は事後確率で表された文字認識結果と隠れマルコフモデルの出力であるゆう度を入力とし,事後確率を出力とするため,適用範囲の広い統合フレームワークである.手書き単語976個の認識実験では,従来法に比較し誤り削減率が13%強となり,5%の有意水準で提案法の有効性が確認された.

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